老师要想做好教学工作，需要做好很多工作，
其中一条铁律必不可少：
(资料图片)
不同的知识表达方式，决定着不同的知识表达效果！
所以，老师需要将知识表达方式的设计，
作为教学设计的重中之重！
在众多知识表达方式中，
“可视化”的表达方式往往会起到极为突出的作用！
以下是王珏老师曾经写过一篇文章，
详细阐述了可视化为什么能提高教学效果：
【论文】“知识可视化”的学习科学原理
今天，我们来介绍“知识可视化”的“前世”
——数据的可视化！
同样的道理
对数据的表达方式，直接决定了对数据的理解效果！
在数据可视化领域，有一个非常著名的案例，称之为：
安斯库姆四重奏（Anscombe"s quartet）
这是一个非常著名的数据集，数据分为四组，每组都包含两个数（一个X、一个Y），4组数据分别如下（AB为一组，CD为一组，EF为一组，GH为一组）：
请你仔细能研究一下这4组数据，能看出它们有什么规律、特点、相同之处、或不同之处吗？
——显然，不能！
下面，我们按照常规的数据统计方法，对这些数据进行统计分析，如下图。
这下，规律应该有所体现了吧？！
上表这个结果……出乎你的意料吗？
几乎每种统计方法，似乎都差不多的样子啊。。。
很明显，这些代表数据“ 统计规律”的二次加工过的数据，
也并没有反映出这些数据到底有什么不同！
下面，我们换一种数据表达方法：
——按照“ 数形结合”的方法，把上述X和Y在坐标上画出一系列的点。
这回，只要你不是瞎子，就一定能看出一些规律来！
现在，我们很容易从图表中，看到这四组数据的巨大差异：
数据集1：围绕一根 直线离散分布的点（线性回归）
数据集2：似乎是一根 抛物线
数据集3：这明显是一根 直线啦！除了明显 有一个点偏离较远
数据集4：明显是 X=8的一根竖直线嘛——除了有一个更加偏离的点外
这个例子，足以说明： 数据之间的关系（而不是数据本身），才是理解数据的关键！
所以，并不是说人脑不能阅读数据，但是指望大脑迅速找出大量数据之间的关系，是极其困难的！
——这样的话，理解数据当然也就是极其困难的！相信大家通过 安斯库姆四重奏的例子，应该有清晰地感受！
不过，庆幸的是，大脑对于视觉模式是非常敏感的！因此，把数据变为直观的图表，就可以帮助大脑洞悉其中的模式与规律！
这，就是“数据可视化”背后的原理！
理解了“数据可视化”的规律，非常有助于我们参照理解“知识可视化”。
其实，我们只需把上面这句话中的“数据”，换为“知识”，其实也同样成立：
知识之间的 关系 （而不是知识本身），才是理解知识的关键！
当知识比较复杂时，如何表达出知识之间的关系呢？
——此时，用语言描述的方式，效果注定不会好！
——而采用视觉化的方式，往往取得立竿见影的效果（取决于如何设计）
这跟语言文字的表达特点有关
—— 语言文字是 “碎片式”表达方式 ！
想用碎片式表达方式，来表达一个复杂的关系或结构
是不可能胜任的（想想 安斯库姆四重奏）
因为所有的“关系”如果都“蕴含”在语言文字中，
这些关系就会变成了一大堆“碎片”
学习者必须要自行把“碎片”组装成一个整体
这件事不仅极费脑力
而且对于初学者来说，是很难做到的！
因为初学者
需要重点关注老师讲的“每”个词汇、“每”句话
尝试弄懂“每”个词汇、“每”句话的意义
（如果都能弄懂的话，就阿弥陀佛了：）
由于人的认知负荷容量非常有限
因此，此时再指望学生对多句话、多段话之间的“关系”
再同时进行组合，
当关系比较复杂时，这几乎是不可能做到的！
来看看下面这个PPT
想象一下你是学生，在一句一句听老师讲解：
你会感觉听到很多非常重要的知识点、
而且似乎每句话也都能懂
但如果让你回忆一下
老师到底讲了什么的时候
你的脑子中恐怕只能是一堆碎片……
因此，对于老师开展高效教学来说
必须要考虑到语言文字的这种“碎片化”特征
对于关系表达的不利影响
转而采用视觉化、图表化方式来表达
由于人类更加敏锐、扫描速度更快
而且能自动加工、组合、形成整体印象
甚至还能给予初步的关系解读（通过形状之间的关系）
因此，只要设计得当
就一定会极大地提高知识表达效果！
如下图，就是上述案例进行“图表化”改造后所呈现的效果
是不是感觉 关系与结构得到了极大的突显？！
以下是两幅页面的对比图，两种表达方式的优劣一目了然：
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